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对于任何在商业中使用LinkedIn的人来说

嗨，HN， 我在过去几个月里独自构建了Ninja.ai——一个用于部署和观察“MCP服务器”的平台。这些服务器本质上是开放协议的端点，AI助手如ChatGPT或Claude可以调用它们以触发实际操作：API、工作流、数据库更新等。 虽然一切还处于早期阶段，但我已经推出了： - 一个基本的MCP托管平台（使用Rails + Deno Deploy进行隔离执行）以及基于Deno Deploy的网关和部署模型。 - 一个网关，可以将多个MCP工具聚合在单一服务器下，允许您一次性将Ninja添加到您的AI中，然后一键安装更多工具。 - 一个命令行工具（CLI），让开发者可以将API和工具打包成可调用的MCP工具。 - 一个实时应用商店，提供可安装的工具和可观察性/日志记录（目前日志记录的图形用户界面尚未开放）。 - 一个接口，允许代理与这些远程MCP进行聊天和使用，即使没有OpenAI/Claude（最高级别）付费账户。 我现在想了解在企业内部，正在尝试使用代理、工具或更广泛的“AI基础设施”时所面临的实际痛点。 如果您在一家进行此类工作的公司工作，或者认识相关的人，我很想和您聊聊。不是为了推销，只是想学习： - 哪些地方出现了问题？ - 哪些解决方案显得不够成熟？ - 需要什么才能使这些东西达到生产级别？ 如果您在内部推出过类似的东西（甚至已经排除了），我将非常感激您的看法。请在这里评论或通过我个人资料中的邮箱联系我。 如果您觉得有帮助，我也乐意分享我目前构建的内容或帮助排查代理基础设施的问题。 谢谢， Marcus